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Análise de dados não é só montar planilhas de Excel com macros.

Imagine sua empresa podendo prever falhas nos equipamentos, melhorar o processo produtivo e eliminar gargalos? Mais ainda, antecipar aos concorrentes e lançar um produto/serviço mais lucrativo? Isso tudo é possível se a análise de dados estiver presente na sua gestão.

Agora, não basta coletar os dados e montar mirabolantes planilhas de Excel cheias de Macros. É preciso transformar tudo isso em informação útil para sua empresa.

Isso só será possível se a empresa adotar a análise de dados em sua gestão. Principalmente se quiser de fato avançar na indústria 4.0 e enfrentar os desafios do mercado.

Por isso, te convidamos a ver a importância da análise de dados na indústria e como ela pode transformar a gestão da sua empresa.

O que é análise de dados?

A análise de dados é o processo de transformar números e informações em insights (percepções) para melhor tomada de decisão. Tem seu uso em diferentes áreas, mas é no universo corporativo que a técnica ganha destaque.

A importância da análise de dados no setor industrial

Aquilo que não se mede, não se gerencia.”

Essa é uma frase muito famosa entre os profissionais de gestão empresarial. É de autoria de um importante engenheiro americano que trouxe grandes contribuições para a nova administração empresarial.

Sobretudo após a Segunda Guerra Mundial, durante a reconstrução do Japão nos anos 50 e 60. Estou me referindo à William Edwards Deming, considerado um guru da qualidade e responsável pela difusão do tão conhecido Ciclo PDCA – (Plan, Do, Check e Action).

“Não se gerencia o que não se mede, não se mede o que não se define, não se define o que não se entende, e não há sucesso no que não se gerencia”.

Com as tecnologias atuais, é possível coletar dados em diversos níveis da empresa. Desde o chão de fábrica até os acessos de um website.

A transformação digital trouxe dinâmica e novas maneiras de se gerenciar uma empresa. Agora é possível saber tudo o que acontece em uma indústria. Mais ainda, na hora que quiser.

Portanto, com a análise de dados, o setor industrial abre portas para a inovação nos processos. Permite que as indústrias sejam mais competitivas, ágeis, adaptativas e dinâmicas. Ou seja, preparadas para qualquer mudança no mercado.

Por que fazer análise de dados no setor industrial?

A análise de dados no setor industrial tem por objetivo elevar a eficiência dos processos, prever tendências, segmentar mercados, bem como atender às exigências do consumidor e melhorar o relacionamento com ele. Ou seja, para se manter competitiva a indústria não pode mais tomar decisões com base em sentimentos.

A transformação digital nas indústrias é um caminho sem volta. Exige mudanças culturais na maneira de gerir pessoas, processos e informação. Não se trata de ter canais digitais para relacionamento e vendas ou usar sistemas informatizados.

Para se inserir na transformação digital a empresa deve se estruturar para:

  • Automação industrial;
  • Blockchain;
  • Inteligência artificial;
  • Machine learning;
  • Análise de dados.

Assim, por análise de dados deve-se entender a possibilidade de transformar um conjunto volumoso de dados em informações. Isto é, informações confiáveis, claras e aplicáveis de forma prática na rotina industrial.

Especificamente, em relação a análise de dados existem dois propósitos principais a serem considerados pelas indústrias, que são:

1. Melhorar o relacionamento com o consumidor

No primeiro caso, a coleta de dados permite obter informações sobre usuários, produtos e tendências. Assim, ao analisar os dados, é possível saber o comportamento de compra do consumidor e desenvolver produtos/serviços que atenderão os desejos do seu público-alvo.

2. Aumentar a eficiência dos processos industriais

No segundo passo, a análise de dados permite mapear processos e solucionar gargalos internos. Desse modo, é possível identificar obstáculos que prejudicam o desempenho operacional da sua empresa.

Atualmente, a maior parte do maquinário industrial é equipado com sensores, displays ou tecnologia de conexão, visando obter melhor controle e manuseio dos processos produtivos.

O que sinaliza para a necessidade crescente de analisar os dados disponibilizados por esses recursos tecnológicos para monitorar o desempenho dos equipamentos.

Por exemplo, no chão de fábrica é possível analisar o tempo de trabalho das máquinas e identificar potenciais falhas em componentes. Com isso, pode-se escolher o melhor momento para fazer a manutenção.

O que garante que a máquina estará disponível conforme o planejado e permitirá reduzir os custos de manutenção.

Vantagens da análise de dados no setor industrial

Saiba que as vantagens de adotar a ferramenta da análise de dados são inúmeras para as indústrias de todos os setores e categorias. Por isso, vamos apresentar as mais importantes para o dia a dia da rotina industrial:

1.ª – Permite fazer uma projeção de cenários com base no comportamento histórico do mercado, gerando subsídios confiáveis para a tomada de decisão;

2.ª – Facilita o processo de mudanças para que a indústria possa se adequar aos desafios do mercado, aumentando a produtividade do negócio;

3.ª – Gera condições para otimizar o ambiente de trabalho industrial devido a quantidade de informações ligadas aos processos produtivos, tais como:

  • Funcionamento das máquinas;
  • Tempo de produção;
  • Quantidade de insumos utilizados;
  • Necessidade de manutenção.

4.ª – Com a aplicação da Inteligência de Mercado ou Business Intelligence, um dos elementos chave da análise de dados, é possível obter importantes insights para as indústrias. Visto que com os resultados obtidos, as decisões têm mais precisão e agilidade;

5.ª – Otimização das estratégias de crescimento da indústria a partir um planejamento estratégico com base em informações confiáveis e seguras;

6.ª – As informações geradas a partir da análise de dados permitem identificar os pontos que necessitam de melhoria, prevenindo e evitando falhas e perdas.

7.ª – Favorece o engajamento da equipe de trabalho e facilita para a obtenção dos resultados esperados com metas estipuladas de forma assertiva.

Tipos de análise de dados para o setor industrial

Inicialmente, para desenvolver uma análise de dados assertiva, é necessário conhecer as formas que podem ser utilizadas em uma empresa. De fato, é preciso avaliar qual delas atende da melhor forma a demanda do setor industrial. Veja a seguir:

1.ª – Análise Preditiva

Esta é a mais usada e tem por objetivo prever cenários futuros a partir da base de dados, identificando padrões. Desse modo, oferece informações confiáveis para a tomada de decisão.

2.ª – Análise Prescritiva

Já esta forma de análise de dados busca identificar quais foram as consequências de ações realizadas anteriormente. Com isso é fácil entender o que pode acontecer ao tomar determinadas decisões.

3.ª – Análise Descritiva

Esta busca a compreensão das ocorrências em tempo real, é muito utilizada para situação de problemas de manutenção dos equipamentos.

4.ª – Análise Diagnóstica

Esta análise de dados é mais específica, tem o objetivo de verificar as causas de uma ocorrência a partir das seguintes perguntas: Quem? Quando? Onde? Como? Por quê? Ela é muito comum na elaboração de planos de ação com a ferramenta 5w2h.

Como é feita a análise de dados no setor industrial?

O processo da análise de dados se baseia em três etapas: coleta, identificação e interpretação dos dados industriais.

Mas antes de realizar a coleta é necessário saber quais dados valem a pena obter. Há um erro em considerar que quanto mais dados melhor. Nem sempre isso é verdadeiro.

Mais dados demanda maior capacidade de armazenamento, processamento de dados e infraestrutura de coleta. Para que? Só para ter um “banco de dados”?

Dados não significa ter informação.

Veja alguns exemplos de dados úteis para análises:

1.º – Condições dos equipamentos: verificar o estado de operação de cada equipamento, bem como o nível de desempenho apresentado e as manutenções realizadas;

2.º – Gerenciamento de linhas: permite entender a eficiência dos processos produtivos;

3.º – Dados de energia: mapear os dados de consumo de energia em com o intuito de melhorar a eficiência energética do setor industrial;

4.º – Ciclo de pedido: verificar qual é o tempo de ciclo de pedido efetivamente realizado para melhorias do processo e a satisfação do cliente;

5.º – Tempo e taxas de entrega: levantamento dos valores e tempos gastos para envios e entregas aos clientes. Desse modo, é possível obter uma redução dos custos, maior agilidade e precisão das entregas.

A análise de dados na manutenção industrial

No setor industrial, a manutenção exerce uma função essencial, visto que assegura a eficiência dos processos produtivos e consegue minimizar as perdas. Sem dúvida, a análise de dados gera um grande diferencial competitivo ao aprimorar a gestão de ativos.

Isso porque o controle de manutenção se torna mais assertivo, além de permitir que a tomada de decisão ocorra em um menor intervalo de tempo. Com certeza, informações confiáveis e em tempo real sobre o desempenho dos equipamentos fazem toda a diferença.

É importante salientar que a análise de dados permite o nivelamento de recursos utilizando fatores mensuráveis, com mais confiabilidade e rastreabilidade. Além disso, o gerenciamento de dados facilita a emissão de ordens de serviços e o armazenamento.

Dados para confiabilidade dos equipamentos

Na gestão da manutenção industrial, um elemento de indiscutível importância é a confiabilidade dos equipamentos. Ou seja, a capacidade que um equipamento tem de realizar a sua função em determinadas condições específicas.

Para a gestão de ativos isso é vital, pois assegura que o processo não será interrompido por quebras inesperadas ou outros tipos de falhas. Além de permitir a redução de custos de manutenção e otimizar os processos industriais.

Para ser possível trabalhar com a confiabilidade dos equipamentos é preciso estar embasado em dados confiáveis e em tempo real. Por isso, a Manutenção Centrada em Confiabilidade (RCM) está intimamente ligada a uma análise de dados assertiva.

Visto que é uma metodologia voltada para definir a estratégia mais eficiente de manutenção focada na confiabilidade. Isso, sem dúvida, permite obter resultados efetivos no monitoramento da vida útil dos equipamentos.

Desse modo, a atenção da metodologia RCM está centrada em atender as seguintes preocupações em relação aos ativos da produção da empresa:

  • Desenvolver uma análise das falhas;
  • Definir os procedimentos para uma análise crítica;
  • Estabelecer critérios de prioridade tendo por base aspectos econômicos;
  • Verificar a possibilidade de existir alguma recorrência;
  • Avaliar a probabilidade de ocorrerem erros;
  • Definir práticas eficientes e seguras para evitar o erro e garantir a vida útil do ativo.

É fácil perceber como a confiabilidade e disponibilidade de um equipamento é um elemento chave para a gestão de ativos, gerando rentabilidade para o setor industrial.

Dicas para implementar a análise de dados na manutenção?

A implementação da análise de dados na manutenção industrial deve ser feita a partir de um planejamento das principais ações a serem executadas. Por exemplo:

1.º – Definir os equipamentos a serem monitorados com a intenção de realizar uma ação se necessário ou promover a sua melhoria;

2.º – Estabelecer quais são os níveis de desempenho esperados para cada equipamento que será monitorado;

3.º – Determinar metas para cada uma das situações monitoradas;

4.º – Avaliar qual será a melhor periodicidade para mensurar os resultados obtidos;

5.º – Priorizar as ações para os resultados que não estão dentro das metas estabelecidas;

6.º – Fazer uma avaliação criteriosa das informações obtidas, juntamente com a equipe de manutenção, utilizando ferramentas adequadas para essa finalidade;

7.º – Certificar-se que as análises foram assertivas para garantir a eficiência das medidas a serem adotadas;

8.º – Manter o monitoramento de todo o processo (indicadores de desempenho).

Análise de dados na Indústria 4.0 e o Big Data

A indústria 4.0 é considerada a quarta revolução industrial e na sua base está o uso de tecnologias, tais como: Inteligência artificial, robótica, computação em nuvem, Internet das coisas (IoT), Learning machine, dentre outras.

O avanço tecnológico na produção industrial é a essência da indústria 4.0 para permitir processos mais autônomos, eficientes e conectados com todos os setores. Dessa forma, desencadeia um grande impacto na produtividade e eficiência do uso de recursos.

Com a indústria 4.0 o volume de dados cresceu significativamente, gerando subsídios para tomada de decisão estratégica a partir da utilização da Inteligência de dados. Ou seja, aplicação do Big Data para o setor industrial.

De uma maneira simples, o Big Data consiste em um grande volume de dados coletados e armazenados para análise e aplicação no setor industrial. O conceito do Big Data é apoiado em três pilares, que são:

  • Volume: quantidade de dados disponíveis;
  • Velocidade: geração de dados em ritmo acelerado;
  • Variedade: dados em vários formatos.

Por esse motivo falamos sobre definir bem quais dados merecem análise. Apesar de hoje em dia ser muito mais fácil coletar dados, pode ser mais trabalhoso administrar dados em grande volume que não serão úteis para as empresas.

A Abecom pode auxiliar na análise de dados na manutenção.

Cada vez mais as empresas estão atentas à gestão de ativos para alcançar níveis de eficiência e melhores resultados operacionais com alta produtividade. Um dos elementos essenciais para alcançar esse propósito está no uso da análise de dados.

A ABECOM é uma empresa especializada em soluções industriais para atender as demandas de manutenção de máquinas industriais. Desse modo, fornece produtos de alta qualidade, integrados com serviços de preditiva que reduzem os custos através de inovação e engenharia de aplicação.

Atua com componentes industriais e soluções das marcas SKF, Continental, Martin, Sabó, Megadyne, entre outras.

No entanto, mais do que uma distribuidora de rolamentos, a ABECOM é uma multiespecialista em manutenção industrial, auxiliando os clientes para:

  • Melhorar a produtividade da sua empresa;
  • Reduzir os seus custos de manutenção;
  • Otimizar os projetos de transmissão adotados;
  • Reduzir o tempo de espera de produtos nas paradas;
  • Diminuir o inventário do cliente;
  • Maximizar a vida útil dos produtos fornecidos.

Entre em contato com nossos especialistas e conheça nossas soluções para coleta e análise de dados em equipamentos industriais. Veja também nossos serviços em contratos de manutenção que permitem o monitoramento dos equipamentos em sua empresa.

Bruno Luciano - Abecom

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